智能避障系统在配砟车作业中的应用

配砟车在铁路线路维护中进行道砟分配和边坡整形作业,作业时其翼犁将超出铁路限界,与线路两侧接触网支柱和里程标等设置有碰撞风险。为了消除配砟车作业模式下的碰撞安全隐患,使用基于三维激光雷达的智能避障系统,实时检测出配砟车周边的障碍物并获取位置信息,同时结合侧犁、翼犁等作业机构位置参数,得出障碍物距离作业机构的距离,判断其碰撞风险,指导作业司机进行避障。经现场应用,该系统识别和定位障碍物的精度满足现场需求,为配砟整形车安全作业提供了重要支撑。

基于深度神经网络的变压器故障诊断方法研究

利用深层神经网络捕捉振动时间序列的隐藏特征,来预测变压器的欠励、过励以及在早期阶段的匝间故障,采用深度循环神经网络(RNN)结构,包括单向、双向门控循环单元(GRUs)和长短期记忆(LSTM)模型,通过实例验证了所建立的神经网络模型用于变压器故障诊断的有效性。

以信息安全为基线的IT运维服务多体系融合管理研究与实践

玉溪供电局面临着多种IT运维服务管理体系要求:南方电网自身管理要求、ISO27001、ITIL、ITSS,虽然适时引入相关体系,解决了IT服务管理发展的中一些不足的地方,但多个运维服务管理体系的存在,给玉溪供电局信息中心的运维服务管理带来了巨大的挑战。目前缺乏ISO27001、ITIL、ITSS行业最佳实践,多个体系存在,导致运维服务存在重复性工作,需要耗费大量的人力,本文提出了"以信息安全为基线"的IT运维服务多体系融合概念,从IT运维服务工作的落脚点出发,开展体系融合研究,并取得了一定的效果。

基于统计规则匹配的防火墙优化方案设计

为了应对复杂且快速发展的网络环境的安全问题,文中给出了基于统计规则匹配的防火墙优化方案设计。该方案首先利用ASBV方法对存在冲突的初始规则集合进行筛选,同时利用一种基于匹配时间的规则次序动态调整方法对筛选后的规则集合进行优先级调整,以增加规则匹配效率。然后利用多报文分类对优化后的规则集合进行处理并得到规则映射表,通过映射表进行匹配可以进一步减少匹配次数。最后为应对匹配结果的误差,提出了利用统计信息进行结果筛选。实验表明,该方法在提高防火墙效率的同时保证了其安全性。

基于分布式的算法封装技术研究与应用

随着大数据时代的到来,电力行业相关数据的存储总量已达一定规模,若能从中挖掘有关知识,进而指导业务转型,将有助于行业快速发展。机器学习和统计知识则是将这些数据转换为知识的关键,但现有机器学习算法独立分散且用法相对复杂,同时模型也无法复用,这在一定程度上造成了资源的冗余和浪费。为支撑电力行业的各类数据分析项目,建设快速灵活、简便易用、分布式以及可复用的企业算法中台,需要综合考虑算法封装方法及分布式架构的设计与实现。因此针对电力行业特点及实际需要,详细研究了基于分布式的算法封装及算法优化技术。所作出的主要贡献有以下两点,一是提出了一种可扩展的分布式算法封装框架,二是基于分布式算法封装框架,融合一种算法优化技术,为非专业人员进行数据分析提供了便利。